I videon och kursens exempel kommer du att se funktionen `JSON_EXTRACT`. Även om denna funktion är fullt stödd och fungerar korrekt, betraktas den som **föråldrad** syntax i BigQuery.

För dina egna framtida projekt rekommenderar vi att använda de moderna standardfunktionerna:

* `JSON_VALUE`: extraherar skalära värden (som strängar eller tal) och tar automatiskt bort extra citattecken;
* `JSON_QUERY`: extraherar komplexa JSON-objekt eller arrayer.

Modern praxis

Uppgiften är att analysera kunders köpbeteenden och samtidigt visa förståelse för BigQuerys specialiserade funktioner.

1. Skriv en fråga som använder partitionsbeskärning genom att filtrera på lämplig partitionskolumn (`_PARTITIONDATE`);
2. Använd `APPROX_COUNT_DISTINCT` för att effektivt räkna unika kunder;
3. Inkludera minst en `JSON`-extraktion från fältet products;
4. Gruppera resultaten på ett meningsfullt sätt.


För att använda `_PARTITIONDATE` för partitionsbeskärning måste BigQuery-tabellen vara skapad med **Partition by: Ingestion time**. Utan denna inställning kommer pseudo-kolumnen inte att existera och frågan kommer att misslyckas.

Observera

Ladda ner datamängd

Fördjupa dig i grunderna för BigQuery-plattformen och förändra ditt sätt att hantera molndata. Behärska de färdigheter som krävs för att navigera i konsolen, hantera projekt och optimera frågekostnader. Få praktisk erfarenhet av BigQuery-specifika funktioner som array-operationer, geografiska data och datumfunktioner. Utforska avancerade optimeringstekniker och lär dig hemligheterna bakom att bygga maskininlärningsmodeller direkt i lagret med BigQuery ML.

Få en gedigen förståelse för BigQuery-miljön, som skiljer sig från traditionella databaser. Lär dig att navigera i konsolen, hantera projekt och dataset samt analysera kostnader på ett effektivt sätt. Bygg upp förtroende för att konfigurera din arbetsyta för effektiv dataanalys.

Utforska grunderna i Query Engine för att hämta data effektivt. Behärska tekniker för dataval och lär dig analysera specifika produktmått. Upptäck prestandafunktioner och metoder för frågetestning för att säkerställa att din analys är både snabb och korrekt.

Ta dina kunskaper till nästa nivå genom att behärska BigQuerys unika datatyper. Lär dig hantera komplexa arrayoperationer och manipulera datum- och tidsfunktioner. Utforska geografiska funktioner för att lösa platsbaserade utmaningar såsom att beräkna avstånd mellan städer.

Optimera arbetsflödet genom att hantera stora tabeller och förbättra frågeprestanda. Upptäck hemligheterna bakom effektiv felhantering för att snabbt felsöka problem. Behärska de färdigheter som krävs för att upprätthålla en högpresterande databasmiljö.

Tillämpa dina kunskaper på verkliga scenarier. Upptäck hur du bygger omfattande rapporter och integrerar BigQuery med externa verktyg. Omvandla rådata till användbara affärsinsikter genom praktisk tillämpning och rapporteringsstrategier.

Fördjupa dig i grunderna för BigQuery ML. Utforska hur du skapar och kör maskininlärningsmodeller med standard-SQL utan att flytta data. Få praktisk erfarenhet genom modellgenomgångar för att förutsäga utfall direkt i plattformen.

Utmaning: BigQuery-dataval